neural-network

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    私はGPUmatを試しましたが、mathworksのニューラルネットワークツールボックスはそれをサポートしていません。それ以外の場合は、自分でnn-toolboxを変更する必要があります。しかし、それは私にとっては難しいことです。私のための任意の提案?

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    私はこのネットワークをテスト入力データ用にシミュレートするときにnewhop関数を使用してHopfiledネットワークを訓練しました。[y,Pf,Af] = sim(net,{1 repeatnum},{},{im1});正常に動作していますが、入力引数として反復回数例えば100反復。ネットワークは例えば5回目の反復で入力データに収束し、シミュレーションを続行する必要はありません。ネットワークの収

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    私はニューラルネットワークの構造を記述するオブジェクトの2つの配列を持っていますが、どのようにそれらを組み合わせて現実的な子孫を生成できますか?もしあなたが - 私はより良いアプローチは、各ノードの重みベクトルのための遺伝的アルゴリズムの検索を実装することだと思う Node { nodesThatThisIsConnectedTo = [0, 2, 3, 5] // These numb

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    私はMatlab Neural Networks Toolkitで多層パーセプトロンの実装に問題があります。 私はバイナリイメージ(サイズ40x50)として保存された単一文字を認識するニューラルネットワークを実装しようとします。 イメージはバイナリベクトルに変換されます。出力は6ビットでエンコードされます。私は(隠れ層では30のパーセプトロンで)そのように簡単なnewff機能を使用します。 net

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    パイブレインNNを稼働していて、それはかなりうまくいくようです。理想的には、ネットワークを訓練し、各データポイント(この場合は先週の数値)がデータセットに追加された後に予測を取得したいと考えています。 私は毎回ネットワークを再構築することでこれをやっていますが、各例が追加されるにつれてネットワークの訓練に時間が掛かります(各例では+2分、例のデータセットでは+2分)。 すでに訓練されたNNに新しい

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    私は、「次の」エンティティが何であるかに関する情報をそれぞれ含む「エンティティ」(オブジェクト)のネットワークを持っています。また、「次の」エンティティには、「次のエンティティ」(完全に新しいエンティティまたはそれにリンクされた直前のエンティティ)に情報が含まれています。 だから、AはBのCがどこであるかを知っており、BはA、D、Eがどこにあるかなどを知っています。 AとBの双方向に注意してくださ

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    私は分類タスクのためのニューラルネットワークのトレーニングとテストのための簡単なツールを探しています。それは非常に洗練されたツールである必要はありません、私はちょうど次のWebサイトで与えられたような単純なデータセットを訓練し、テストしたいです。 http://www.stats.ox.ac.uk/pub/PRNN/

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    私は画像認識と分析を行うAndroidアプリを書いています。私は、ニューラルネットワークが画像認識を実行するためのより良い方法の1つであり、Mike O'NeillがCodeProjectの優れた手書き桁認識アプリケーションでWin32用に使用したライブラリを移植しようとしていると聞いています。しかし、私は最近、ニューラルネットワーク/画像認識のための2つの優れたJavaライブラリEncogとNe

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    私はいくつかの簡単なNNトレーニングのためにPyBrainを使用しようとしています。どのようにすればよいかわからないのは、ファイルからトレーニングデータを読み込むことです。どこのウェブサイトでも説明されていません。私はフォーマットを気にしないので、今構築することができますが、行数を手動で追加するのではなく、ファイルで行う必要があります。何百行もあるからです。ここで

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    私はPyBrainチュートリアルClassification with Feed-Forward Neural Networksに従っています。私自身のクラシファイアを構築したいと思います。 _convertToOneOfManyが出力を変更する方法がわかりません。 なぜ初期操作alldata.addSample(input, [klass])はクラスごとに複数の出力ニューロンを作成するのですか?